大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 写 机器学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍python 写 机器学习的解答，让我们一起看看吧。
机器学习实践：如何将Spark与Python结合？
1.Spark Context设置内部服务并建立到Spark执行环境的连接。
2.驱动程序中的Spark Context对象协调所有分布式进程并允许进行***分配。
3.集群管理器执行程序，它们是具有逻辑的JVM进程。
4.Spark Context对象将应用程序发送给执行者。
5.Spark Context在每个执行器中执行任务。
想学习python用来做机器学习方面的内容（如建立LDA模型），该如何入门并学习？
Python基础
首先，装ANACONDA，是PYTHON的集成环境。
ANACONDA的安装程序 ***s://***.continuum.io/downloads/ ，选择PYTHON3版本的。
推荐 菜鸟教程 PYTHON3版***://***.runoob***/python3/python3-tutorial.html
CSDN也有PYTHON的知识库，不过不够系统，可以有一定基础再看看。链接***://lib.csdn.net/base/python
11 行 Python 代码实现的神经网络
***://python.jobbole***/82758/
程序很短，知识量很大。把这个搞明白了，你也就入门了。
***书籍开始学习：
- Learn Python the Hard Way，作者 Zed A. Shaw：***s://learnpythonthehardway.org/book/
如果你有编程经验，但不懂 Python 或还很初级，建议学习下面两个课程：
- 谷歌开发者 Python 课程（强烈推荐视觉学习者学习）：***://suo.im/toMzq
- Python 科学计算入门（来自 UCSB Engineering 的 M. Scott Shell）（一个不错的入门，大约有 60 页）：***://suo.im/2cXycM
Python速度那么慢，为什么还经常用于机器学习？
python 在机器学习时，运行计算时，调用numpy 库，这个库速度非常快，和c语言的一个级别。现在运算量大的 机器学习 算法，都用 gpu,tpu 等硬件提速，如果靠cpu,无论***用什么编程语言，都不可能 达到要求，类似 比特币挖矿，都用矿机，用cpu 挖就赚不到钱，比电费多不了多少。机器学习 ***用硬件提速 也是这个道理。所以和上边***用的编程语言 关系不大。 python 编程速度快，算法编程实现是，可以大大节约 开发人员的时间，减少软件错误。
python,是最适合机器学习的，所以被广泛***用。
python,只所以在桌面软件，服务器等大型软件上，***用的少，主要原因是 和 c以及j***a 相比，python 不利于代码的保密。而机器学习，不需要将算法代码，发布给用户，所以没有这方面问题。
大部分的机器学习库都是用 C++ 写的，都提供了对 J***a 和 Python 的支持，使用这俩语言相当于在调包而已，一些计算密集型、IO密集型的操场都是底层框架在跑，所以对于 Python 写的机器学习项目来说，不是很慢。
主要原因还是 Python 语法简洁，上手容易。
到此，以上就是小编对于python 写 机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 写 机器学习的3点解答对大家有用。